Article précédent
Analyse des données ou statistique exploratoire multidimensionnelleArticle de référence | Réf : TE5255 v1
Auteur(s) : Stéphane CANU
Date de publication : 10 févr. 2007
Article suivant
Apprentissage Statistique SuperviséCet article fait partie de l’offre
Technologies logicielles Architectures des systèmes (218 articles en ce moment)
Cette offre vous donne accès à :
Une base complète et actualisée d'articles validés par des comités scientifiques
Un service Questions aux experts et des outils pratiques
Des Quiz interactifs pour valider la compréhension et ancrer les connaissances
Quitter la lecture facile
L’utilisation de noyaux permet de répondre à trois problèmes importants liés à l’apprentissage statistique . D’abord, le noyau définit la similarité entre les exemples. Ensuite, il permet de représenter chaque vecteur forme par des caractéristiques très générales, ce qui lui confère une forme d’universalité (approche non paramétrique) et enfin, la nature de l’ensemble des hypothèses est spécifiée à partir du noyau, ce qui permet de formuler le problème par rapport aux exemples. Ce cadre formel unifié a permis l’obtention de nombreux résultats théoriques justifiant les approches que nous venons de présenter.
Pratiquement aussi, la théorie statistique de l’apprentissage a fait un pas important grâce aux machines à noyaux : celui du passage à l’échelle du traitement automatique de grande masse de données. L’utilisation de noyaux permet de formuler le problème d’apprentissage dans un cadre fonctionnel général qui garantit à la fois une forme d’universalité de l’approche et une certaine simplicité dans les traitements. Cette simplicité est principalement due à la propriété de parcimonie, qui joue un rôle très important, à la linéarité de la solution et à la convexité du problème d’optimisation associé.
Bien d’autres aspects liés aux machines à noyaux n’ont pas été abordés faute de place. C’est le cas des techniques d’apprentissage bayésiennes, des techniques de régression, de minimisation de contrastes comme l’analyse discriminante de Fischer à noyau et de toutes les méthodes spectrales...
Vous êtes abonné à cette offre ?
Connectez-vous !
Vous souhaitez découvrir cette offre ?
Cet article est inclus dans l'offre :
TECHNOLOGIES LOGICIELLES ARCHITECTURES DES SYSTÈMES
(1) - VAPNIK (V.) - Statistical Learning Theory - . Wiley, 1998.
(2) - HASTIE (T.), TIBSHIRANI (R.), FRIEDMAN (J.) - The elements of statistical learning - . Data Mining, inference and predictions, Springer, 2001.
(3) - HERBRICH (R.) - Learning Kernel Classifiers - . The MIT Press, 2002.
(4) - SCHOELKOPF (B.), SMOLA (A.J.) - Learning with Kernels - . The MIT Press, 2002.
(5) - SHAWE-TAYLOR (J.), CRISTIANIN (N.) - Kernel Methods for Pattern Analysis - . Cambridge Univ. Press, 2004.
(6) - * - Trois sites de référence : http://www.kernel-machines.org, http://jmlr.csail.mit.edu, http://www.nips.cc.
(7)...
DÉTAIL DE L'ABONNEMENT :
TOUS LES ARTICLES DE VOTRE RESSOURCE DOCUMENTAIRE
Accès aux :
Articles et leurs mises à jour
Nouveautés
Archives
Articles interactifs
Formats :
HTML illimité
Versions PDF
Site responsive (mobile)
Info parution :
Toutes les nouveautés de vos ressources documentaires par email
DES ARTICLES INTERACTIFS
Articles enrichis de quiz :
Expérience de lecture améliorée
Quiz attractifs, stimulants et variés
Compréhension et ancrage mémoriel assurés
DES SERVICES ET OUTILS PRATIQUES
Votre site est 100% responsive, compatible PC, mobiles et tablettes.
FORMULES
| Formule monoposte | Autres formules | |
|---|---|---|
| Ressources documentaires | ||
| Consultation HTML des articles | Illimitée | Illimitée |
| Quiz d'entraînement | Illimités | Illimités |
| Téléchargement des versions PDF | 5 / jour | Selon devis |
| Accès aux archives | Oui | Oui |
| Info parution | Oui | Oui |
| Services inclus | ||
| Questions aux experts (1) | 4 / an | Jusqu'à 12 par an |
| Articles Découverte | 5 / an | Jusqu'à 7 par an |
| Dictionnaire technique multilingue | Oui | Oui |
|
(1) Non disponible pour les lycées, les établissements d’enseignement supérieur et autres organismes de formation. |
||
| DEMANDER UN DEVIS | ||
Information
Quiz d'entraînement bientôt disponible
